論文の概要: Physics-based reward driven image analysis in microscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14146v3
- Date: Sun, 5 May 2024 18:51:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 22:37:13.501945
- Title: Physics-based reward driven image analysis in microscopy
- Title（参考訳）: 物理学に基づく顕微鏡による報酬駆動画像解析
- Authors: Kamyar Barakati, Hui Yuan, Amit Goyal, Sergei V. Kalinin,
- Abstract要約: 本稿では,画像解析を動的に最適化するReward Functionの概念に基づく方法論を提案する。
Reward関数は、実験目標とより広いコンテキストと密接に整合するように設計されている。
高次元クラスタリングの物理駆動型報酬関数とアクション空間を作成することにより,部分非秩序領域の同定に向けた報酬関数のアプローチを拡張した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.581609660066545
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rise of electron microscopy has expanded our ability to acquire nanometer and atomically resolved images of complex materials. The resulting vast datasets are typically analyzed by human operators, an intrinsically challenging process due to the multiple possible analysis steps and the corresponding need to build and optimize complex analysis workflows. We present a methodology based on the concept of a Reward Function coupled with Bayesian Optimization, to optimize image analysis workflows dynamically. The Reward Function is engineered to closely align with the experimental objectives and broader context and is quantifiable upon completion of the analysis. Here, cross-section, high-angle annular dark field (HAADF) images of ion-irradiated $(Y, Dy)Ba_2Cu_3O_{7-\delta}$ thin-films were used as a model system. The reward functions were formed based on the expected materials density and atomic spacings and used to drive multi-objective optimization of the classical Laplacian-of-Gaussian (LoG) method. These results can be benchmarked against the DCNN segmentation. This optimized LoG* compares favorably against DCNN in the presence of the additional noise. We further extend the reward function approach towards the identification of partially-disordered regions, creating a physics-driven reward function and action space of high-dimensional clustering. We pose that with correct definition, the reward function approach allows real-time optimization of complex analysis workflows at much higher speeds and lower computational costs than classical DCNN-based inference, ensuring the attainment of results that are both precise and aligned with the human-defined objectives.
- Abstract（参考訳）: 電子顕微鏡の出現により、複雑な物質のナノメートルと原子分解画像を取得する能力が拡大した。
結果として得られる膨大なデータセットは、典型的には人間のオペレータによって分析される。複数の分析ステップと、それに対応する複雑な分析ワークフローの構築と最適化の必要性により、本質的に困難なプロセスである。
本稿では,ベイズ最適化と結合したリワード関数の概念に基づく手法を提案し,画像解析のワークフローを動的に最適化する。
Reward関数は実験目的やより広い文脈と密接に一致するように設計されており、分析が完了すると定量化される。
ここでは、イオン照射した$(Y, Dy)Ba_2Cu_3O_{7-\delta}$薄膜の断面高角環状暗視野(HAADF)像をモデル系として用いた。
報酬関数は、期待される材料密度と原子間隔に基づいて形成され、古典的なラプラシアン・オブ・ガウス法(LoG)の多目的最適化に使用された。
これらの結果はDCNNセグメンテーションに対してベンチマークすることができる。
この最適化されたLoG*は、追加ノイズの存在下でDCNNと好意的に比較する。
さらに、偏った部分領域の同定に対する報酬関数のアプローチを拡張し、物理駆動の報酬関数と高次元クラスタリングのアクション空間を作成する。
提案手法は,従来のDCNNに基づく推論よりもはるかに高速で計算コストの低い複雑な解析ワークフローをリアルタイムに最適化し,精度と人間の定義した目的に整合した結果の達成を確実にするものである。
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